Herramienta innovadora mejora precisión de pruebas genéticas

Las pruebas genéticas desempeñan un papel crucial en el diagnóstico de enfermedades, pero su precisión depende en gran medida de comprender la frecuencia de ciertas variantes genéticas en las poblaciones. La mayoría de las bases de datos actuales calculan estas frecuencias utilizando promedios de grupos amplios, lo que puede ocultar importantes diferencias ancestrales. Esto es especialmente problemático para personas con ascendencia mixta, como las de ascendencia africana, europea o indígena, lo que puede provocar una clasificación errónea de variantes. Ahora, un nuevo enfoque refina los datos genéticos para que las pruebas sean más precisas en todas las poblaciones.

Investigadores del Instituto de Investigación Neurológica Infantil de Texas (NRI, Houston, TX, EUA) y de la Facultad de Medicina de Baylor (Houston, TX, EUA) han desarrollado una herramienta avanzada dentro de la Base de Datos de Agregación Genómica (gnomAD) que utiliza la inferencia de ascendencia local (LAI) para mejorar la precisión de las pruebas genéticas. El método divide el genoma en segmentos específicos de cada ascendencia, lo que permite estimaciones más precisas de la frecuencia alélica en individuos con ascendencia mixta. Al recalcular la frecuencia de cada variante genética dentro de cada componente de la ascendencia, la herramienta captura la variación genética que los promedios globales pasan por alto.

Su estudio, publicado en Nature Communications, reveló que, en las poblaciones afroamericanas y latinas/mestizas, más del 80 % de los sitios genéticos presentaban frecuencias más altas en al menos un tramo de ascendencia específico de lo estimado previamente. En muchos casos, variantes que antes se consideraban raras se demostraron comunes en ciertos contextos ancestrales, superando los umbrales clave utilizados para clasificarlas como benignas por el Colegio Americano de Genética Médica y Genómica (ACMG). Estos ajustes pueden evitar interpretaciones erróneas en el diagnóstico clínico y conducir a evaluaciones de riesgo genético más precisas.

Los datos específicos de ascendencia generados mediante este estudio se integran ahora en gnomAD, poniéndolos a disposición del público para investigadores, médicos y laboratorios de todo el mundo. Este avance garantiza que las futuras pruebas genéticas puedan tener en cuenta la diversa composición ancestral de los pacientes, lo que se traduce en una mejor interpretación de las variantes y una reducción de los errores de diagnóstico. La investigación supone un gran avance hacia una medicina genómica más equitativa y precisa.

Al reconocer la complejidad de la ascendencia, los investigadores demostraron cómo los datos matizados pueden mejorar la toma de decisiones clínicas y reducir las disparidades en salud. El refinamiento de las frecuencias alélicas ayudará a garantizar que los pacientes de orígenes mixtos o subrepresentados reciban evaluaciones genéticas tan precisas como las de poblaciones históricamente sobrerrepresentadas en los conjuntos de datos genómicos.

“Esta investigación actualiza nuestros recursos genómicos para reflejar mejor el espectro completo de variación genética”, afirmó la Dra. Elizabeth Atkinson, investigadora principal. “Al refinar las estimaciones de frecuencia alélica para poblaciones mixtas, podemos mejorar la precisión de los diagnósticos genéticos y reducir el riesgo de clasificación errónea, lo que en última instancia beneficia a pacientes de todos los orígenes”.

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NRI
Facultad de Medicina de Baylor